3 kinds of bias that shape your worldview | J. Marshall Shepherd

翻訳: Eriko Tsukamoto 校正: Masaki Yanagishita

I'm a meteorologist by degree,

私は気象学者です

I have a bachelor's, master's and PhD in physical meteorology,

物理気象学の学士、修士 博士号まで持っているので

so I'm a meteorologist, card carrying.

れっきとした気象学者です

And so with that comes four questions, always.

そうすると いつもされる 質問が４つあります

This is one prediction I will always get right.

この予想はまず当たります

(Laughter)

（笑）

And those questions are,

その質問というのは—

"Marshall, what channel are you on?"

「マーシャル どのチャンネルに出てるの？」

(Laughter)

（笑）

"Dr. Shepherd, what's the weather going to be tomorrow?"

「シェファード博士 明日の天気を教えてください」

(Laughter)

（笑）

And oh, I love this one:

そして お気に入りのやつ

"My daughter is getting married next September, it's an outdoor wedding.

「娘が９月に結婚するんですが 式は屋外なんです

雨は降るでしょうか？」

Is it going to rain?"

(Laughter)

（笑）

Not kidding, I get those, and I don't know the answer to that,

冗談じゃなく 聞かれるんですが 答えられません

the science isn't there.

現在の科学ではまだ無理です

But the one I get a lot these days is,

でも最近よく聞かれるのは

"Dr. Shepherd, do you believe in climate change?"

「シェファード博士 気候変動を 信じますか？」

"Do you believe in global warming?"

「地球温暖化が起こっていると 信じますか？」

Now, I have to gather myself every time I get that question.

この質問には いつもぎょっとします

Because it's an ill-posed question --

間違った質問の仕方だからです

science isn't a belief system.

科学は「信念体系」ではありません

My son, he's 10 -- he believes in the tooth fairy.

私の10歳の息子は「歯の妖精」を 信じています

And he needs to get over that, because I'm losing dollars, fast.

卒業してもらわないと 歯が抜けるたびに お金を取られてかないませんが—

(Laughter)

（笑）

But he believes in the tooth fairy.

歯の妖精を信じています

But consider this.

考えてみてください

Bank of America building, there, in Atlanta.

バンク・オブ・アメリカのビルが アトランタにありますが

You never hear anyone say,

こんなことを言う人はいないでしょう

"Do you believe, if you go to the top of that building

「あのビルの上からボールを投げたら

and throw a ball off, it's going to fall?"

落下するって 信じます？」

You never hear that, because gravity is a thing.

そんな質問ないですよね 重力は事実なんだから

So why don't we hear the question,

ではなぜ 「重力を信じますか？」 という質問は耳にしないのに

"Do you believe in gravity?"

But of course, we hear the question,

「地球温暖化を信じますか？」 という質問は耳にするのでしょう？

"Do you believe in global warming?"

Well, consider these facts.

考えてほしいことがあります

The American Association for the Advancement of Science, AAAS,

アメリカ科学振興協会（AAAS）は

one of the leading organizations in science,

科学界でも有数の組織の一つですが

queried scientists and the public on different science topics.

科学者や一般の人に 様々な科学トピックについて尋ねました

Here are some of them:

こういった内容です

genetically modified food, animal research, human evolution.

遺伝子組み換え食品や 動物実験の是非 人類の進化はあったのかなど

And look at what the scientists say about those,

科学者たちの反応を見てください

the people that actually study those topics, in red,

こうしたトピックの研究者たちの 答えが赤のグラフ

versus the gray, what the public thinks.

対して グレーは一般人の答えです

How did we get there?

どうしてこうなったのでしょう？

How did we get there?

どうしてこんな差が？

That scientists and the public are so far apart on these science issues.

科学者と 一般の方の意見に こんなにも差があるなんて

Well, I'll come a little bit closer to home for me,

私の分野ではどうでしょう

climate change.

例えば「気候変動」です

Eighty-seven percent of scientists

科学者の87%は

believe that humans are contributing to climate change.

人間が気候変動に加担していると 思っています

But only 50 percent of the public?

しかし一般の人は50%だけ？

How did we get there?

一体なぜ？

So it begs the question,

「何が科学に対する認識を 形作るのだろう？」と

what shapes perceptions about science?

疑問を持たずにはいられません

It's an interesting question

興味深い疑問です

私はこれについて かなり考えてきました

and one that I've been thinking about quite a bit.

I think that one thing that shapes perceptions in the public, about science,

私が思うに 一般の人々の 科学的認識を形成するものには

is belief systems and biases.

信念体系とバイアスがあります

Belief systems and biases.

「信念体系」と「バイアス」です

Go with me for a moment.

少しお付き合いください

Because I want to talk about three elements of that:

その中の３つの要素を お話ししたいと思います

confirmation bias, Dunning-Kruger effect

「確証バイアス」 「ダニング＝クルーガー効果」

and cognitive dissonance.

そして「認知的不協和」です

Now, these sound like big, fancy, academic terms, and they are.

たいそう学術的で小難しそうで まあその通りなんですが

But when I describe them, you're going to be like, "Oh!

説明を聞けば皆さんは 「ああ それなら分かる！

I recognize that; I even know somebody that does that."

そういう人なら知ってるよ」 となるでしょう

Confirmation bias.

「確証バイアス」というのは

Finding evidence that supports what we already believe.

自分が既に信じていることを支持する 証拠ばかり見つけること

Now, we're probably all a little bit guilty of that at times.

これは私たち皆が やってしまいがちなことでしょう

Take a look at this.

これを見てください

I'm on Twitter.

私はツイッターをやってますが

And often, when it snows,

雪が降るとよく

I'll get this tweet back to me.

こんなツイートが来ます

(Laughter)

（笑）

"Hey, Dr. Shepherd, I have 20 inches of global warming in my yard,

「シェファード博士 うちの庭には 地球温暖化が50センチ積もってるぜ

what are you guys talking about, climate change?"

気候変動って何の話よ？」

I get that tweet a lot, actually.

本当にこれがよく来るんですよ

It's a cute tweet, it makes me chuckle as well.

まあ 可笑しいツイートです 私もクスリときますよ

But it's oh, so fundamentally scientifically flawed.

でも これには科学的に 根本的な勘違いがあるんです

Because it illustrates

だって このツイートで

that the person tweeting doesn't understand

書いている人は「天気」と「気候」の 違いが分かっていないのが

the difference between weather and climate.

明白ですから

I often say, weather is your mood

私はよく 天気は「気分」で

and climate is your personality.

気候は「性格」だと例えています

Think about that.

考えてみましょう

Weather is your mood, climate is your personality.

天気は「気分」で 気候は「性格」です

Your mood today doesn't necessarily tell me anything about your personality,

今日の皆さんの気分からは 皆さんの性格は必ずしも判断できません

nor does a cold day tell me anything about climate change,

寒い１日からも 気候変動について何も判断できません

or a hot day, for that matter.

暑い日だってそうです

Dunning-Kruger.

「ダニング＝クルーガー効果」

Two scholars from Cornell came up with the Dunning-Kruger effect.

コーネル大学の２人の学者によって 報告されたもので

If you go look up the peer-reviewed paper for this,

これに関する論文を読めば

あらゆる小難しい学術用語が 並んでいることでしょう

you will see all kinds of fancy terminology:

it's an illusory superiority complex, thinking we know things.

自分はものを知っているという 優越感の錯覚をもたらすコンプレックス ―

In other words, people think they know more than they do.

つまり 人は自分が実際より物事を 知っていると考えがちで

Or they underestimate what they don't know.

また 自分の無知を 過小評価しがちだということです

And then, there's cognitive dissonance.

それから「認知的不協和」です

Cognitive dissonance is interesting.

認知的不協和は興味深いですよ

We just recently had Groundhog Day, right?

この間は (マーモットで天気占いをする) グラウンドホッグデーでしたね？

Now, there's no better definition of cognitive dissonance

これは認知的不協和を説明するのに ぴったりです

than intelligent people asking me if a rodent's forecast is accurate.

知的な人が マーモットによる天気予想が 当たるか聞いてくるんですから

(Laughter)

（笑）

But I get that, all of the time.

でも これもいっつも 聞かれるんです

(Laughter)

（笑）

But I also hear about the Farmer's Almanac.

農業暦 (Farmer's Almanac) というのもあります

We grew up on the Farmer's Almanac, people are familiar with it.

農業暦は昔からあり 皆さんにおなじみです

The problem is, it's only about 37 percent accurate,

しかしペンシルベニア州立大学の 研究によると

according to studies at Penn State University.

その正確性はたったの37%なんです

But we're in an era of science

現在は科学の時代で

where we actually can forecast the weather.

天気は予測できます

半信半疑の方もいらっしゃるのは 知っていますが

And believe it or not, and I know some of you are like, "Yeah, right,"

今の天気予報は90%以上の 精度があります

we're about 90 percent accurate, or more, with weather forecast.

たまに外れたのばかり 印象に残っているだけです

You just tend to remember the occasional miss, you do.

(Laughter)

（笑）

So confirmation bias, Dunning-Kruger and cognitive dissonance.

確証バイアス ダニング＝クルーガー効果、認知的不協和

I think those shape biases and perceptions that people have about science.

これらが人々の科学に対する認識や バイアスを形作っているのだと思います

But then, there's literacy and misinformation

でも リテラシーの不足や ニセ情報というのも

that keep us boxed in, as well.

私たちを真実から遠ざけます

During the hurricane season of 2017,

2017年のハリケーンの季節に

media outlets had to actually assign reporters

メディアはリポーター達に

天気予報に関するフェイクニュースを 声高に指摘させなければなりませんでした

to dismiss fake information about the weather forecast.

That's the era that we're in.

私たちはそんな時代にいるんです

I deal with this all the time in social media.

私はソーシャルメディアで しょっちゅう これに対処しています

Someone will tweet a forecast --

誰かが予報をツイートして—

that's a forecast for Hurricane Irma, but here's the problem:

ハリケーン・イルマに関する ものでしたが

問題はそれが ハリケーンセンターによる ものでなかったことです

it didn't come from the Hurricane Center.

But people were tweeting and sharing this; it went viral.

人々はそれをリツイートして 爆発的に広めてしまいました

It didn't come from the National Hurricane Center at all.

その情報は国立ハリケーンセンターから 出たものではなかったのに

So I spent 12 years of my career at NASA

私はジョージア大学に来る前

before coming to the University of Georgia,

12年間 NASAで働き

and I chair their Earth Science Advisory Committee,

今は地球科学諮問委員会の 委員長をしていて

I was just up there last week in DC.

先週ワシントンに 行っていたんですが

And I saw some really interesting things.

とても面白いものを見つけました

Here's a NASA model and science data from satellite

これは衛星を使った NASAのモデルと科学データですが

showing the 2017 hurricane season.

2017年のハリケーンの動きを 表しています

You see Hurricane Harvey there?

ハリケーン・ハービーが分かりますか？

Look at all the dust coming off of Africa.

アフリカから飛んで来る 塵を見てください

Look at the wildfires up in northwest US and in western Canada.

アメリカ北西部や カナダ西部の山火事も

There comes Hurricane Irma.

そしてハリケーン・イルマが来ます

This is fascinating to me.

本当に興味深いものです

But admittedly, I'm a weather geek.

私は天気オタクなので

But more importantly, it illustrates that we have the technology

重要なことは このように 天気や気候システムを観察するだけでなく

to not only observe the weather and climate system,

予測できる技術があるということです

but predict it.

There's scientific understanding,

このような科学的知見があります

so there's no need for some of those perceptions and biases

先ほどお話ししたような 誤認識やバイアスは

that we've been talking about.

必要ないんです

We have knowledge.

知識がありますから

But think about this ...

でもこの例を考えてみましょう

This is Houston, Texas, after Hurricane Harvey.

これはハリケーン・ハービーの後の テキサス州ヒューストンです

Now, I write a contribution for "Forbes" magazine periodically,

私は『フォーブス』誌へ 定期的に寄稿していて

and I wrote an article a week before Hurricane Harvey made landfall, saying,

ハリケーン・ハービーが上陸する １週間前にこんな記事を書きました

"There's probably going to be 40 to 50 inches of rainfall."

「降雨量は1000〜1300ミリとなるでしょう」

I wrote that a week before it happened.

それを１週間前に書いていたんです

But yet, when you talk to people in Houston,

それなのに ヒューストンの人々と話すと

people are saying, "We had no idea it was going to be this bad."

「こんなにひどくなるなんて 思ってもいなかったよ」と言うんです

I'm just...

もう本当に…

(Sigh)

（ため息）

(Laughter)

（笑）

A week before.

１週間も前に言ったのに

But --

でも…

I know, it's amusing, but the reality is,

ええ 可笑しいですよね　でも現実には

we all struggle with perceiving something outside of our experience level.

私たちは皆 自分の経験の範囲外のことを 理解するのが難しいんです

People in Houston get rain all of the time,

ヒューストンの人々は雨に慣れっこです

they flood all of the time.

洪水もいつものことです

But they've never experienced that.

でもあそこまでひどいのは 経験がなかった

Houston gets about 34 inches of rainfall for the entire year.

ヒューストンの降雨量は だいたい年間860ミリです

They got 50 inches in three days.

でもその時は３日で 1300ミリ降ったんです

That's an anomaly event, that's outside of the normal.

例外的な出来事 異常なことでした

So belief systems and biases, literacy and misinformation.

信念体系とバイアス リテラシー、誤情報

How do we step out of the boxes that are cornering our perceptions?

私たちの認識を制限するこうしたものから どうやったら自由になれるんでしょう？

Well we don't even have to go to Houston, we can come very close to home.

ヒューストンまで行かなくても 身近な例があります

(Laughter)

（笑）

Remember "Snowpocalypse?"

「スノーポカリプス」を覚えていますか？

(Laughter)

（笑）

Snowmageddon?

「スノーマゲドン」？

Snowzilla?

「スノーゴジラ」は？

Whatever you want to call it.

どう呼んでもいいんですが

All two inches of it.

結局５センチぽっちの降雪でした

(Laughter)

（笑）

Two inches of snow shut the city of Atlanta down.

アトランタはたった５センチの雪のために 街が麻痺したんです

(Laughter)

（笑）

But the reality is, we were in a winter storm watch,

実際には当時 冬季暴風雨警戒警報が出ていたんです

we went to a winter weather advisory,

それを冬期気象注意報にしました

and a lot of people perceived that as being a downgrade,

多くの人は警報が緩和されたと誤解して

"Oh, it's not going to be as bad."

「そんなにひどくならなさそうだな」 と思ったんです

When in fact, the perception was that it was not going to be as bad,

実際の警戒レベルは

but it was actually an upgrade.

緩和ではなく引き上げでした

Things were getting worse as the models were coming in.

予測モデルが送られて来るたびに 様相は悪化して行きました

So that's an example of how we get boxed in by our perceptions.

誤認識によって窮地に 追いやられた一例です

So, the question becomes,

そこで質問は

how do we expand our radius?

どうやって自分の範囲を 広げれば良いかということです

The area of a circle is "pi r squared".

円の面積は「π X r の２乗」です

We increase the radius, we increase the area.

半径(範囲)を伸ばすと 面積(領域)も広がります

How do we expand our radius of understanding about science?

科学に対する理解の範囲は どうすれば広げられるんでしょう？

Here are my thoughts.

私の考えはこうです

You take inventory of your own biases.

まず自分のバイアスを振り返ってみる

And I'm challenging you all to do that.

皆さんにそうしてもらいたいのです

Take an inventory of your own biases.

自分の中のバイアスを振り返ってみて

Where do they come from?

どこから来たかを考えるんです

Your upbringing, your political perspective, your faith --

自分の生い立ちか 政治観か 信仰か—

what shapes your own biases?

自分のバイアスは何で出来ているのか？

Then, evaluate your sources --

そして情報の出所を見直す

where do you get your information on science?

どこから科学情報を得ているのか？

What do you read, what do you listen to,

科学的知識を得るのに

to consume your information on science?

どんなものを読み 何を聞いているか？

And then, it's important to speak out.

それから周りに伝えることも大事です

Talk about how you evaluated your biases and evaluated your sources.

どうやって自分のバイアスを見つめ直し 情報源を評価し直したかを話してください

I want you to listen to this little 40-second clip

この40秒のビデオを聞いてみましょう

from one of the top TV meteorologists in the US, Greg Fishel,

グレッグ・フィシェルという アメリカの有名なTV気象予報士です

in the Raleigh, Durham area.

ローリー・ダーラム地域の方で

He's revered in that region.

その地域では尊敬されている予報士ですが

But he was a climate skeptic.

気候変動懐疑論者でした

But listen to what he says about speaking out.

でも彼がこう明かしたのを 聞いてください

Greg Fishel: The mistake I was making

（グレッグ・フィシェル） 私が間違っていたのは

and didn't realize until very recently,

最近まで気づいていなかったのですが

was that I was only looking for information

私は自分が信じていたことを 支持する情報だけを

to support what I already thought,

探していたということです

and was not interested in listening to anything contrary.

そして反対の情報には 耳を貸しませんでした

And so I woke up one morning,

ある日 目が覚めて

and there was this question in my mind,

ある疑問が芽生えました

"Greg, are you engaging in confirmation bias?

「グレッグ 確証バイアスに 陥っているんじゃないか？

Are you only looking for information to support what you already think?"

自分がそうだと考えることを 支持する情報だけを見ているのでは？」

And if I was honest with myself, and I tried to be,

もし自分に正直になるなら— そう努めているのですが

I admitted that was going on.

そうだと認めるしかありませんでした

And so the more I talked to scientists

それで科学者たちと話し

and read peer-reviewed literature

査読を受けた論文を読み

and tried to conduct myself the way I'd been taught to conduct myself

ペンシルベニア州立大学で 学生の頃に

教え込まれた姿勢を取ってみると

at Penn State when I was a student,

it became very difficult for me to make the argument

人間が気候変動に影響を 与えていないと論じるのは

that we weren't at least having some effect.

かなり難しくなってきました

Maybe there was still a doubt as to how much,

程度については 議論の余地があったとしても

but to say "nothing" was not a responsible thing for me to do

「全くそんな現象は無い」と言うのは 科学者として人として

as a scientist or a person.

とても無責任なことでした

JMS: Greg Fishel just talked about expanding his radius

（シェファード）グレッグ・フィシェルは 自分の科学理解の範囲を

of understanding of science.

どのように広げたかを語りました

And when we expand our radius,

私たちが自分の範囲を広げる時

it's not about making a better future,

それは「より良い未来を作る」とかではなく

but it's about preserving life as we know it.

私たちの知る世界の姿を 守ることなのです

So as we think about expanding our own radius in understanding science,

科学の理解に関する「半径」を 広げることは

it's critical for Athens, Georgia, for Atlanta, Georgia,

ここジョージア州のアセンズにも アトランタにも

for the state of Georgia, and for the world.

ジョージア州全体にも 世界にも とても大切なことなんです

So expand your radius.

ですから自分の半径を 広げてください

Thank you.

ありがとうございました

(Applause)

（拍手）